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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합
- 한국판 생성형 인공지능(AI)이 드디어 베일을 벗었다. 한국 대표 인터넷 대기업 네이버가 최근 생성형 AI '하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)'를 공개하며 세계 AI 경쟁 무대에 데뷔했다. 네이버의 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 챗GPT와 유사한 인공지능 챗봇인 '클로바 X'와 마이크로소프트 빙(Bing)에 해당하는 생성형 AI 기반 검색 엔진인 '큐(Cue)'등의 서비스를 제공한다. 세계는 현재 생성형 AI 분야에서의 경쟁이 가열되고 있다. 네이버의 생성형 AI 출시는 다른 글로벌 기업들의 AI 강화 움직임에 발맞춰 이루어진 것이다. 오픈AI는 마이크로소프트의 지원을 받으며 이 경쟁을 선도하고 있다. 구글은 '바드'라는 AI 챗봇을 출시하고 미국 인공지능 스타트업 '앤트로픽'(Anthropic)에 투자하는 한편, 중국의 바이두는 '어니봇'을 선보였다. 메타와 아마존 같은 기업들 또한 자신들만의 AI 챗봇을 곧 선보일 계획이다. 미국이 생성형 AI 분야를 선도하는 가운데, 네이버의 한국판 생성형 AI 출시는 국내외에서 높은 관심을 받고 있다. 해외 IT 전문 매체 테크크런치 보도에 따르면, 네이버 클라우드에서 출시한 '하이퍼클로바 X'는 지난 8월 24일부터 한국어와 영어로 베타 서비스를 시작했다. 그리고 '큐'는 9월의 베타 테스트를 마치고 11월에는 네이버의 기존 검색 엔진과 통합될 계획이다. 네이버 측은 "하이퍼클로바 X는 크리에이터와 기업 고객 모두가 사용 가능하다"라며, 이는 2021년에 출시된 한국어 LLM 하이퍼클로바의 업그레이드 버전이라고 설명했다. 또한, 하이퍼클로바는 2400억 개 이상의 파라미터를 가지고 있음을 공개했지만, 하이퍼클로바 X에 얼마나 많은 파라미터가 학습되었는지는 구체적으로 공개하지 않았다. 네이버 최수연 대표는 주주에게 보낸 서한에서 "회사는 AI 전문가 500명을 보유하고 있으며, 1000억 개 이상의 파라미터로 구성된 대규모 언어 모델을 독자적으로 개발한 전 세계 5개 기업 중 하나"라고 밝혔다. 네이버 클라우드의 기술 및 하이퍼스케일 AI 책임자인 성낙호 총괄은 "네이버 클라우드는 텍스트부터 이미지, 동영상, 오디오에 이르기까지 다양한 데이터를 분석하고 생성하는 다중 모드 언어 모델의 개발을 진행 중"이라고 밝혔다. 즉, 클로바 X는 텍스트, 이미지, 음성 등의 다양한 데이터 형태를 통합해 학습함으로써 기존 언어 모델보다 더 깊은 정보 인식과 풍부한 정보 제공이 가능하다. 네이버는 한국, 일본, 동남아시아뿐만 아니라 중동, 스페인, 멕시코와 같은 비영어권 국가와 정치적으로 민감한 지역에서도 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하려고 한다. 이를 통해 경쟁사들이 아직 진출하지 않은 지역에 주목하고 있다는 점을 강조했다. 네이버의 최수연 대표는 컨퍼런스에서 11월에 60만 대의 서버로 구축된 'GAK 세종'이라는 두 번째 데이터 센터를 한국에서 오픈할 예정이라고 밝혔다. 네이버는 지난해 12월부터 삼성과 함께 하이퍼스케일 AI를 위한 AI 칩 개발에 착수했고, 삼성 또한 곧 기업용 생성형 AI를 출시할 계획이다. 네이버는 판매자, 창작자, 광고주를 포함한 파트너들을 위한 AI 기술 도구를 선보일 예정이다. '클로바 for Writing'이라는 글쓰기 도구와 '클로바 for AD'라는 광고 상품을 통해 다양한 네이버 서비스에 생성형 AI를 신속하게 통합할 계획이다. 또한 네이버 클라우드는 AI 기반의 B2B 상품을 출시하며, '뉴로클라우드'라는 완전 관리형 하이브리드 클라우드 서비스와 '클로바 스튜디오'라는 AI 개발 도구로 고객 기업들의 자체 생성형 AI 구축을 지원할 방침이다. 전문가들은 네이버의 강점이 다양한 서비스와 파트너들이 연계되어 성장을 이끌어내며, 그 결과로 플랫폼의 발전이 이루어지는 '위닝 루프' 구조에 있다고 지적하며, "하이퍼클로바X가 이 과정을 가속화시킬 것"이라고 전망했다.
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- IT/바이오
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네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합
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[퓨처 Eyes(1)] 가트너 선정, 미래를 바꾸는 7가지 기술
- 포커스온경제는 창간을 맞이하여 '퓨처 아이즈(Future Eyes)'를 통해 지금까지 경험하지 못한 혁신 기술이 어떻게 새로운 세상을 창조하는지 탐색한다. 애플의 아이폰은 휴대폰 산업의 판도를 바꾸었으며, 오픈AI의 챗GPT는 AI의 유행을 일으키며 우리의 일상과 기업 환경에 변화를 가져왔다. 메타버스부터 플라잉카, 휴머노이드 로봇, 양자 컴퓨팅, 핵 융합에 이르기까지, 이 시리즈는 혁신적인 기술과 그것이 우리 생활에 미치는 영향을 짚어본다. [편집자 주] 오픈AI에서 출시한 생성형AI의 일종인 챗GPT는 지난해 11월까지 존재하지 않았다. 2009년 출시된 블록체인 기술을 바탕으로 하는 가상화폐 비트코인은 불과 14년 만에 전통 금융 기관이 인정하는 투자 자산으로 자리잡았다. 가상 현실(VR) 기반의 메타버스, 하늘을 나는 자동차(플라잉 카), 그리고 디지털 휴먼과 같은 혁신적인 기술들이 현실 세계로 빠르게 진출하며 사람들의 일상을 바꾸기 시작했다. 플라잉 카와 디지털 휴먼은 공통점이 거의 없어 보이지만, 이들은 미래를 예측하며 세상에 큰 변화를 가져올 기술 혁신으로 평가받고 있다. 미래를 전망하는 전문 매체 '가트너'는 2023년에서 2028년에 이르는 5년 사이에 주목해야 할 기술 혁신 7가지를 발표해 관심을 모으고 있다. 1. 메타버스 메타버스는 가상 또는 초월을 의미하는 '메타(meta)'와 '유니버스(universe)'의 합성어로, 현실과 연동된 가상의 세계를 가리킨다. 컴퓨터 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등의 첨단 기술로 구현된다. 메타버스는 현재 업무 환경을 재구성하고 있다. 이 디지털 세계는 사용자에게 몰입감 있는 경험을 제공하며, 재무모델부터 구매 및 판매, 조직의 운영 방식, 협업의 형태에 이르기까지 비즈니스의 다양한 영역에 변화를 가져오고 있다. 그러나 VR 기술이 미디어부터 업무 협업에 이르는 현실의 다양한 분야에 도전하면서 일부에서는 그 혁신적인 가능성에 대한 우려의 목소리도 높아지고 있다. IT 서비스 업체들은 이러한 VR의 잠재력을 실현하고 최대한 활용하기 위해, 고객들이 새로운 VR 환경에서의 업무 프로세스와 시스템을 재구성하고 최적화할 수 있도록 지원하는 다양한 컨설팅과 개발 제품을 선보이며 경쟁력을 강화하고 있다. 2. 플라잉 카, 곧 실현될 '미래의 교통수단' 영화에서나 볼 법했던 하늘을 나는 자동차 즉 플라잉 카가 현실로 다가오고 있다. 다양한 스타트업은 물론 대형 교통 관련 기관에서 이를 위한 연구와 시제품 개발에 속도를 내고 있다. 플라잉 카의 등장은 저고도 영공의 지형을 근본적으로 바꿀 전망이다. 이로 인해 지상 도로의 혼잡이 줄어들 것이며, 새로운 교통 패러다임이 형성될 것으로 예상된다. 플라잉 카가 가져올 간접적인 변화로는 △복잡해질 항공로에 따른 항공 교통 관제 시스템의 변화 △수직 도로가 도입될 도시 구조 △출퇴근 시간의 단축으로 교외 지역이 더 넓게 확장될 가능성 등이 대두되고 있다. 하지만 이런 혁신적인 변화를 위해서는 상당한 기술적 투자와 연구가 필요하다는 의견도 있다. 3. 디지털 휴먼, '가상과 현실의 경계' 허물다 '디지털 휴먼'이란 말 그대로 디지털로 재현된 인간의 모습과 행동을 의미한다. 이는 3D 가상 인간으로, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술의 결합으로 탄생했다. 최근 디지털 휴먼 기술은 기하급수적으로 발전하며 실제 인간과 더욱 닮아가고 있다. 사용자와의 상호작용이 간편하게 이루어지며, 다양한 서비스 문제 해결부터 즉각적인 고객 서비스 제공에 이르기까지 그 활용범위가 넓어지고 있다. 특히, 자연어 처리와 로봇 프로세스 자동화 도구와의 통합으로 디지털 휴먼은 더욱더 강력한 존재감을 발휘할 전망이다. 디지털 휴먼의 활용 가능성은 의사와의 상담, 세무사와의 면담, 뉴스 시청, 연례 업무 평가 등 일상에서 인간 간의 상호작용이 이루어지는 거의 모든 분야에서 그 잠재력을 발휘할 수 있을 것으로 전망된다. 4. 블록체인 기반 '분산형 자율 조직(DAO)' 블록체인은 암호화폐의 기술적 기반일 뿐만 아니라 다양한 분야의 혁신을 주도하는 핵심 기술로 부상했다. 특히 이 중심에서 '분산형 자율 조직(DAO)'이 주목받고 있다. 블록체인이란, 데이터를 '블록'이라는 작은 단위로 나누고 이를 전체 네트워크에 참여하는 사용자들과 공유하는 기술을 의미한다. 이로 인해 데이터 조작이 어렵게 되어 투명하고 안전한 거래 기록이 가능하다. 그 가능성은 암호화폐뿐만 아니라 음악, 보험, 정부, 게임 등 광범위한 영역으로 확장되고 있다. DAO는 블록체인 위에서 운영되는 디지털 조직이다. 기존의 인적 관리가 필요 없이 다른 DAO, 디지털 에이전트, 심지어 기업과도 자동으로 상호 작용을 이어간다. DAO는 게임, 투자, 수집, 소셜 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 특히 근로자들에게 오픈소스 스타일의 창작 활동으로 수익 창출의 새로운 기회를 제공한다. 이는 기존의 비즈니스 방식과 커뮤니케이션 구조에 변화를 가져올 것으로 보인다. 이러한 DAO의 접근방식은 고객의 다양한 요구에 빠르게 대응하려는 기업과 조직에게 큰 매력으로 작용하고 있다. 5. 무선충전 전기 자동차 전기 자동차(EV)는 최근 몇 년 동안 엄청난 속도로 성장해 전 세계 신차 판매량의 약 4.6%를 차지하고 있다. 하지만 충전 시설의 부족은 여전히 전기차 보급의 큰 장벽이다. 무선 충전 기술은 전기차가 도로에 설치된 코일이나 충전 상태가 좋은 다른 차량으로부터 전력을 공유받아 이동 중에도 충전할 수 있게 해준다. 이는 전기차의 운행 거리를 늘리고, 배터리 용량을 줄여 차량의 중량과 비용을 낮출 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 무선 충전 기술을 보급하기 위해서는 '스마트' 도로와 자동차 소프트웨어의 개선이 필요하다. 도로에는 전력을 공급하고 관리할 수 있는 코일과 센서가 설치되어야 하며, 자동차에는 무선 충전을 인식하고 조절할 수 있는 소프트웨어가 탑재되어야 한다. 6. 컴퓨팅 분야에서 실리콘 대체하는 그래핀(Graphene) 그래핀은 탄소 원자가 벌집 모양의 2차원 구조를 이룬 나노 소재로, 열과 전기를 매우 효율적으로 전도한다. 그래핀은 컴퓨팅 및 전자 기술을 향상시키기 위한 소재로서 많은 장점을 가지고 있다. 그래핀은 실리콘과 같은 기존 반도체 소재보다 저렴하고 성능이 뛰어나며, 무어의 법칙을 따르는 고밀도 집적 회로의 발전을 이끌 수 있다. 그래핀은 이미 투명전극과 에너지 저장소재 등의 분야에서 상용화 단계에 접어들었으며, 앞으로도 다양한 응용 분야에서 활용될 가능성이 높다. 이에 IT 및 비즈니스 컨설팅 회사의 총괄 관리자는 그래핀이 반도체 기술에 미칠 영향을 파악해야 한다. 또한 고객이 공급업체의 최신 기술을 평가하고 활용할 수 있도록 지원하는 것도 중요하다. 7. 일회용 기술로 교환 가능한 IT IT 분야에서는 컴포저블(composable)과 디스포저블(disposable)이라는 개념이 빠르게 부상하고 있다. 이는 기술 혁신을 가속화하고 사용자 수요를 충족하기 위해 기술을 서로 교체하거나 폐기할 수 있도록 하는 방식이다. 일회용 기술은 모든 기술에 영향을 미치지만, 특히 소비자나 고객의 요구에 따라 변화하는 기술에 적용될 수 있다. 일회용 기술은 제품과 서비스를 장기적으로 판매하고자 하는 모든 기술 공급업체에게도 영향을 준다. 복잡한 기술을 위한 비즈니스 모델이나 유지보수 비용 등이 변화할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 일회용 원심분리기는 바이오의약품 제조 과정에서 교차 오염을 예방하고, 에너지 사용을 줄이고, 공정 유연성을 갖출 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 이러한 일회용 원심분리기를 공급하는 업체는 장비의 설계, 제작, 배송, 폐기 등의 과정에서 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 할 수 있다. 가트너는 미래의 가장 큰 디지털 혁신 중 일부는 오늘날에는 멀게만 느껴지거나 터무니없어 보이는 기술에서 비롯될 가능성이 높다고 전망했다. 벤 프링 가트너 부사장 겸 애널리스트는 "지각 변동은 하루 아침에 일어나지 않는다"면서 "초기 단계에서 혁신을 무시하면 일반적으로 혁신의 개발 주기 후반에 진입 비용이 더 많이 들기 때문에 전략적, 재정적, 존재론적으로 더 많은 비용이 든다"고 말했다.
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[퓨처 Eyes(1)] 가트너 선정, 미래를 바꾸는 7가지 기술
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에너지 비용·탄소 배출 확 줄여주는 페인트 나왔다
- 미국 SLAC 국립가속기 연구소에서 최근 에너지 소비량과 탄소배출량을 줄여주는 신개념 페인트를 개발했다. 미국 매체 인터레스팅엔지니어링에 따르면 이 페인트는 건물의 에너지 소비량을 획기적으로 절감해 탄소 배출량 감소에 크게 기여할 것으로 전망된다. 특히 여름철 냉방과 겨울철 난방 에너지 비용을 절감하면서도 환경에 미치는 부담을 최소화하는 것이 이 페인트의 주요 장점이다. SLAC 연구소(스탠퍼드 대학교 운영, 미국 에너지부 소속)에서 진행한 이번 연구에서는 건물의 난방 에너지 소비량을 무려 36% 절감했다. 냉방 에너지 소비량 역시 21% 감소시킴으로써, 건물 전체의 에너지 사용량을 짧은 기간 동안 7.4% 줄일 수 있다는 결과를 도출했다. 이 연구를 주도한 추이이(Yi Cui, 崔屹) 교수는 “기존 에너지 절감 기술들이 제한된 색상에만 적용되었던 반면, 이번 페인트 기술은 8가지 다양한 색상을 포함하여 개발되었다”며, 그 혁신성을 강조했다. 또한, 이 페인트는 중적외선을 효과적으로 반사해 에너지 절약 효과를 극대화하며, 기존 페인트보다 10배 이상 높은 반사율을 보여 다양한 분야에 적용될 수 있을 전망이다. 기존의 에너지 절약 기술들은 '창문용 저방사막 필름' 등이 존재했으나, 이들은 주로 금속색과 회색으로 제한됐다. 그러나 이번 혁신을 통해 흰색, 파란색, 빨간색, 노란색, 초록색, 주황색, 보라색, 어두운 회색 등 8가지 다양한 색상의 페인트가 개발되었다. 청결을 유지하는 특성과 함께 고온 및 저온에도 견디는 내구성도 이 페인트의 또 다른 장점이다. 공동 연구자 펑 위찬(Yucan Peng, 彭雨粲） 박사는 환경 친화적인 페인트 기술의 지속적 발전을 강조하며, 이를 통한 환경 보호와 에너지 절감에 대한 연구소의 노력을 약속했다. 이러한 혁신적 페인트 기술의 도입으로, 건물에서의 에너지 소비 절감 및 환경 보호 측면에서의 큰 발전이 기대되며, 앞으로 건물의 에너지 관리에 있어 큰 패러다임 변화가 예상된다.
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에너지 비용·탄소 배출 확 줄여주는 페인트 나왔다
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美 미시간 주립대, 생분해성 플라스틱 대체재 개발
- 미국 미시간 주립대학교의 연구원들이 퇴비화하기 쉬운 새로운 생분해성 플라스틱 대체재를 개발했다. USA투데이에 따르면 이 대학 포장학부 연구팀은 8월 초 동료 심사를 거친 ACS 출판 저널에 가정과 산업 환경 모두에서 퇴비화가 가능한 바이오 기반 폴리머 블렌드를 개발했다고 게재했다. 이 연구팀은 10년 넘게 포장재에 사용되어 온 폴리락트산(PLA)을 연구했다. PLA는 석유 대신 식물성 당분을 사용하여 물, 이산화탄소, 젖산으로 분해된다. 고온의 산업용 퇴비기에서 분해 가능 하지만 PLA는 고온의 산업용 퇴비기에서만 분해될 수 있으며, 가정용 퇴비기에서는 분해되지 않는 단점이 있다. 산업용 퇴비기에서도 PLA가 단 시간에 완전히 분해되는 것은 아니다. 연구자들은 산업용 퇴비 환경에서 미생물에 의해 PLA가 분해되기 시작하기까지 최대 20일이 걸릴 수 있다고 말했다. 이 과정을 가속화하기 위해 연구팀은 '열가소성 전분'이라고 불리는 것을 PLA에 혼합했다. 이 탄소 기반 전분은 퇴비 속 미생물이 바이오 플라스틱을 더 쉽게 분해하도록 도와준다. 연구원들은 열가소성 전분을 첨가해도 PLA의 강도, 투명도와 같은 품질이 손상되지 않고 유지된다고 말했다. 또한 이 바이오 플라스틱은 음식물 찌꺼기와 함께 퇴비화할 수 있다. 즉, 일회용 용기나 컵에 담긴 음식이나 음료를 따로 버리지 않아도 함께 분해된다. 이 연구는 퇴비화 가능한 바이오 기반 플라스틱 포장이 가능하다는 것을 보여 주지만, 실제로 적용하기에는 어려움이 있을 것으로 예상된다. 연구팀을 이끈 라파엘 아우라스는 "사실 많은 산업 퇴비화 업체는 여전히 PLA와 같은 바이오 플라스틱을 받아들이는 것을 꺼리고 있다"고 지적했다. 생분해 플라스틱 연구 사례 지난달 워싱턴 대학의 한 연구팀은 '스피룰리나'라고도 알려진 청록색 남조류 세포로 가정용 퇴비통에서 바나나 껍질이 분해되는 것과 같은 시간 안에 분해되는 바이오 플라스틱을 만들었다고 발표했다. 그보다 앞서 2021년 캘리포니아 버클리 대학교는 연구진이 생분해성 플라스틱을 더 빨리 분해할 수 있는 방법을 발명했다고 밝혔다. 연구진은 퇴비화 과정에서 발생하는 열과 물 등의 조건에서 플라스틱이 분해되는 데 도움이 되는 폴리에스테르를 먹는 효소를 바이오 플라스틱 자체에 삽입했다. 그렇지만 이같은 연구 결과가 우리가 쓰레기를 함부로 버려도 괜찮다는 것을 의미하는 것은 아니다. 연구팀은 퇴비화할 수 있는 플라스틱은 어떤 조건에서도 무조건 생분해된다는 것은 일반적인 오해라며 우려했다. 아우라스는 "우리가 생분해성 물질을 개발했기 때문에 사람들이 쓰레기를 함부로 버릴 수 있다고 생각하면 문제가 더 악화될 것"이라고 말했다. 그러면서 아우라스는 "생분해성 바이오 플라스틱은 빨대나 물병과 같은 일회용 플라스틱으로 인한 폐기물을 줄일 수 있다"면서 이번 연구가 플라스틱 폐기물을 줄이기 위한 전 세계적인 노력에 기여할 수 있기를 희망한다고 말했다.
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美 미시간 주립대, 생분해성 플라스틱 대체재 개발
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미국·중국·러시아 등 강대국이 달에서 채굴하려는 광물은?
- 최근 미국, 중국, 인도에 이어 러시아가 47년만에 달 탐사선을 궤도에 진입시켜 우주 전쟁이 본격화 되고 있다. 러시아 국립우주국 로스코스모스는 러시아의 달 탐사선인 루나 25호(Luna-25)가 지난 8월 16일 오전 11시 57분(GMT 08시57분)에 달 궤도에 진입했다고 밝혔다. 미국, 중국, 인도 등 주요 강대국들이 지구 유일의 자연 위성인 달 표면에 존재하는 다양한 물질을 탐사하기 위해 경쟁하는 가운데 러시아가 최근 47년 만에 처음으로 달 착륙 우주선을 발사한 것. 루나 25호는 지구의 유일무이한 위성인 달을 5일 정도 돌고난 뒤 8월 21일로 예정된 달 남극에 연착륙하기 위해 항로를 바꾼다. 소형차 정도의 크기인 루나 25호는 최근 몇 년 동안 마국 항공우주국(NASA)과 다른 나라 우주국의 과학자들이 분화구에서 얼어붙은 물의 흔적을 발견한 남극에서 1년 동안 작동하는 것을 목표로 한다. 러시아 달 탐사선, 47년만에 달 궤도 진입 최근 지오 뉴스(Geo News)에 따르면 러시아는 달 탐사선을 발사한 후 러시아와 중국의 공동 탐사선과 달 기지 건설 가능성도 검토할 것이라고 밝혔다. 러시아 우주 프로그램을 추적하는 러시아스페이스웹닷컴(RussianSpaceWeb.com)의 창시자이자 게시자인 아나톨리 작크(Anatoly Zak)에 따르면 소련은 1976년 달 탐사선인 루나 24(Luna-24) 이후 어떤 러시아 우주선도 달 궤도에 진입하지 못했다. 미국의 나사(NASA)는 '달의 골드러시'에 대해 이야기하고 달 채굴의 잠재력을 탐구했다. 인도의 달 탐사선 찬드라얀 3호는 8월 말로 예정된 달 남극 착륙을 위해 이달 초 달 궤도에 진입했다. 중국은 2030년 이전에 유인 달 탐사선 착륙을 목표로 하고 있다. 지난 5월 스페이스뉴스에 따르면 중국 유인 우주국(CMSA)의 린 시창 부국장은 지우취안 위성 발사 센터에서 열린 기자회견에서 "최근 중국의 유인 달 탐사 프로그램의 달 착륙 단계가 시작됐다. 주요 목표는 2030년까지 중국 우주 비행사를 처음으로 달에 착륙시키는 것"이라고 밝혔다. 이처럼 미국과 중국, 러시아 등 강대국들이 달 탐사에 열을 올리는 이유는 무엇일까. 지구에서 38만4400km 떨어져 있는 달은 지구의 자전축 흔들림을 완화하여 보다 안정적인 기후를 보장한다. 또한 달은 전 세계 바다에 조수(지구·태양·달 사이의 인력 작용으로 해수면이 하루에 2회 주기적으로 오르내리는 것)를 일으킨다. 현재 학설에 따르면 달은 약 45억 년 전에 거대한 물체가 지구와 충돌하면서 형성된 것으로 추정된다. 충돌로 인한 파편이 모여 달을 형성한 것으로 추정하고 있다. 인도 달 탐사선, 달 남극에 '물' 존재 확인 인도와 러시아 달 탐사선의 최종 목적지인 달 남극은 물이 존재하는 것으로 알려졌다. 달에 물이 존재한다는 것은 주요 우주 강대국에 큰 영향을 미친다. 인간 생명에 필수적인 물의 존재로 인해 인간이 행성에 더 오래 머물면서 달 자원을 채굴할 수 있게 할 것으로 보인다. 달에는 물을 비롯해 헬륨-3, 스칸듐, 이트륨 등 희토류 금속이 있다. △ 물 나사에 따르면 달에서 물을 최초로 발견한 것은 인도 탐사선이다. 2008년 인도 탐사선 찬드라얀 1호가 달 표면에 퍼져 있고 극지방에 집중된 수산기 분자를 감지한 것이 결정적이다. 물은 인간의 생명에 필수적이다. 또 수소와 산소의 원천이 될 수 있고 로켓 연료로 사용될 수 있다. △ 헬륨-3 헬륨-3은 지구에서는 희귀한 헬륨의 동위원소다. 나사에 따르면 달에는 헬륨-3이 100만 톤이 있는 것으로 추정된다. 유럽우주국에 따르면 이 동위원소는 핵융합로에서 핵에너지를 제공할 수 있지만 방사능이 아니기 때문에 위험한 폐기물을 생성하지 않는다고 한다. △ 희토류 금속 보잉의 연구에 따르면 스마트폰, 컴퓨터 및 첨단 기술에 사용되는 희토류 금속인 스칸듐, 이트륨 및 15란타나이드 등이 달에 존재한다. 그렇다면 달에서 희토류 등의 채굴은 어떻게 이루어질까. 이들 광물들을 채굴하려면 달에 일종의 인프라를 구축해야 한다. 지구가 아닌 달의 환경에서는 로봇이 대부분의 힘든 작업을 해야 한다는 것을 의미한다. 다만 달에 물이 있다는 것은 인간이 장기간 존재할 수 있는 조건이 될 수 있다. 특정 국가가 '달 주권' 주장할 수 있나? 지구의 법으로 어느 한 나라가 달 주권을 주장하기엔 아직 불명확하고 빈틈이 많다. 1966년 유엔의 우주 조약에 따르면 어떤 국가도 달이나 다른 천체에 대한 주권을 주장할 수 없으며 우주 탐사는 모든 국가의 이익을 위해 수행되어야 한다고 명시되어 있다. 그러나 법률가들은 민간 기업이 달의 일부에 대한 주권을 주장할 수 있는지 여부는 불분명하다고 지적했다. 랜드(RAND Corporation)는 작년에 블로그에서 "우주 채굴은 잠재적으로 높은 위험에도 불구하고 기존의 정책이나 거버넌스가 상대적으로 거의 적용되지 않는다"라고 언급했다. 1979년 달 협정은 달의 어떤 부분도 "국가, 국제 정부 간 또는 비정부 기구, 국가 조직 또는 비정부 단체 또는 자연인의 재산이 되어서는 안 된다"고 명시하고 있다. 문제는 주요 우주 강대국 중 어느 나라도 이 협정을 비준하지 않았다는 점이다. 미국은 2020년 나사의 아르테미스 달 탐사 프로그램의 이름을 딴 '아르테미스 협정 '을 발표해 달에 '안전 구역'을 설정함으로써 기존의 국제 우주법을 기반으로 법을 구축하기 위해 노력했다. 그러나 러시아와 중국은 이 협정에 가입하지 않아 향후 강대국간의 달 주권 다툼 문제가 제기될 가능성이 크다. 한편, 19일 러시아 국립우주국 로스코스모스는 러시아의 루나 25호가 착륙 전 궤도로의 이동을 준비하던 중 이날 "비정상적인 상황"이 발생했다고 밝혀 달 남극 탐사에 제동이 걸렸음을 시사했다.
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미국·중국·러시아 등 강대국이 달에서 채굴하려는 광물은?
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?
- 마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 "인터넷의 발명만큼 중대한 사건"이라고 극찬한 챗GPT(Chat GPT)는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 서비스로, 대량의 데이터를 학습해 새로운 정보를 생성하고 응답하는 능력을 갖춘 시스템이다. 챗GPT는 챗(Chat)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어로, 트랜스포머(Transformer) 계열의 대규모 언어 모델(GPT-3.5)을 기반으로 한다. GPT-3.5는 오픈AI에서 개발한 GPT-3의 업그레이드 버전으로, 1000억 개의 파라미터를 가지고 있다. 파라미터란 AI가 학습할 수 있는 변수의 수를 의미하는데, 이는 GPT-3의 2배에 달한다. 챗GPT는 강화학습(RLHF) 방식을 채택해 자신의 행동에 따른 보상을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다. 챗GPT는 번역 및 문장 재구성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 코딩 등 다양한 영역에서 우수한 성능을 뽐내고 있다. 무엇보다 인간 고유의 영역이라 여겨져 온 창작의 영역까지 AI가 파고든 사실에 많은 사람이 놀라고 있다. 지난해 11월 선보인 챗GPT는 출시된 지 5일 만에 이용자 수 100만 명을 확보했고, 1억 명을 돌파하는 데는 두 달이면 충분했다. 현재 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스로 자리매김했다. AI 지능 저하 '드리프트' 현상이란? 인공지능(AI)의 새로운 패러다임인 챗GPT와 같은 채팅AI가 의사 면허 시험을 통과하거나 복잡한 수학 문제를 놀라운 정확도로 풀 수 있다는 보고서도 나왔다. 그런데 최근 챗GPT의 성능이 급격히 저하되는 현상이 나타나 인공지능 학계를 발칵 뒤집어 놓았다. 파겐 와사니 테크롤로지스(Fagen Wasanni Technologies)와 일본 매체 기가진(gigazine)의 최근호에 따르면 올해 3월부터 6월까지 채팅 AI의 수학 능력이 급격히 떨어지는 현상이 발견됐다. 이러한 채팅 AI의 지능 저하 현상을 '드리프트(drift)'라고 한다. 외신에 따르면 미국 스탠포드 대학과 UC 버클리가 올해 3월과 6월 두 차례에 걸쳐 오픈AI의 대규모 언어모델(LLM) 'GPT-3.5'와 'GPT-4'로 구동되는 챗GPT에 '수학 문제', '코드 생성', '시각적 추론', '민감한 질문' 등 4가지 과제를 부여해 그 답변의 신속성과 정확성을 분석했다. 그 결과, '17077은 소수인가?'와 같은 단순 수학 문제에 대한 GPT-4의 응답 정확도가 2023년 3월부터 6월 사이에 97.6%에서 무려 2.4%로 급락한 것으로 나타났다. 두 대학의 연구진에 따르면, "AI의 드리프트 문제는 매우 복잡한 AI 모델의 일부를 개선하려고 할 때 모델의 다른 부분의 성능이 저하되는 문제"라고 설명했다. 연구원들은 3월과 6월 다양한 버전의 LLM을 테스트하고 위의 네 가지 과제 외에 미국 의사 면허 시험, 시각적 추론을 포함한 다양한 AI 작업에서 성능을 평가했다. 그 결과, LLM이 제공하는 답변에 상당한 변동성이 있는 것으로 나타났다. 특히 GPT-4의 수학 문제 해결 능력은 3월과 6월 사이에 정확도가 84.0%에서 51.1%로 떨어지는 등 급격히 악화됐다. 반면, GPT-3.5의 정확도는 같은 기간 동안 49.6%에서 76.2%로 향상됐다. 연구원들은 또한 특정 작업에서 지시를 따르는 GPT-4의 능력이 저하되는 것을 관찰했다. 예를 들어, '행운의' 숫자와 관련된 수학 문제에서 GPT-4의 정확도는 3월과 6월 사이에 83.6%에서 35.2%로 떨어졌고 GPT-3.5의 정확도는 30.6%에서 48.2%로 오히려 증가했다. 또한 ‘민감하거나 위험한 질문’에 답변하려는 LLM의 의지에 변화가 있었다. GPT-4는 응답률이 21.0%에서 5.0%로 급격히 낮아졌고, GPT-3.5는 2.0%에서 5.0%로 소폭 증가했다. 복잡한 추론 과제에서 GPT-4는 정확한 답변을 생성하는 점이 1.2%에서 37.8%로 증가해 개선된 모습을 보였다. 그러나 GPT-3.5의 추론 완전 일치 성공률은 22.8%에서 14.0%로 감소했다. 연구원들은 또한 시간이 지남에 따라 LLM이 생성한 코드의 실행 가능성도 감소하는 것을 관찰했다. 또 미국 의사 면허 시험에서 GPT-4의 성적은 86.6%에서 82.4%로 소폭 하락한 반면, GPT-3.5는 54.7%였다. 시각적 추론 과제에서 약간의 개선이 있었지만 두 모델 모두 전반적인 정확도는 여전히 낮았다. 연구진은 짧은 시간 내에 GPT-3.5와 GPT-4의 성능과 동작에 상당한 변화가 있었다는 점을 강조했다. "AI 미세 조종시 다른 영역서 후퇴" 스탠포드대 제임스 조우(James Zou) 컴퓨터 과학 연구원은 "AI 모델을 미세 조정해 특정 방향으로 강화하면 다른 영역에서는 후퇴할 위험이 있다"며 "AI 모델을 지속적으로 개선하는 것은 매우 어렵다"고 말했다. 또한 조우 연구원은 "우리는 GPT-4와 같은 AI 모델에서 언젠가 드리프트 문제가 발생할 것으로 예상했지만, 이렇게 빨리 드리프트 문제가 발생한 것에 대해 매우 놀랐다"고 했다. 해외 매체 크립토폴리탄(Cryptopolitan)은 AI의 드리프트 문제에 대해 "이 문제는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 급성장 중인 트렌드와 관련이 있을 수 있다"고 추측했다. '프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 프롬프트를 만들어 AI로부터 특정 반응을 이끌어내는 개념이다. 이 매체는 "GPT-4의 수학적 능력 저하가 프롬프트 엔지니어링에 대응하기 위해 취해진 우발적 결과일 수 있다"고 지적했다. 오픈AI "개선 위해 다양한 연구 진행" 드리프트 문제에 대해 오픈AI 측은 "새로운 AI 모델을 출시할 때, 우리는 새로운 모델을 더 똑똑하게 만드는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 또한 우리는 새로운 AI 모델 버전이 포괄적인 작업의 개선으로 이어지고 있는지 확인하기 위해 다양한 조사와 연구를 진행하고 있다. 하지만 우리의 평가 방법은 완벽하지 않기 때문에 지속적으로 개선해 나가고 있다"고 말했다. 조우는 AI의 드리프트 문제에 대해 "중요한 것은 지능이 떨어진다고 해서 기술을 포기하는 것이 아니라 그 어느 때보다 AI를 면밀하게 모니터링하는 것"이라고 말했다. 아울러 연구팀은 챗GPT와 같은 AI 모델에 대해 수천 개의 질문을 던져 체계적인 테스트를 계속하고 있으며, 시간이 지남에 따라 성능 변화를 분석하고 있다고 덧붙였다.
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